MW级永磁同步电机无速度传感器矢量控制研究

针对电机实验站对永磁同步电机实验电源系统新的控制要求,研究了MW级永磁同步电机无速度传感器矢量控制方法,提出了一种基于模型参考自适应的速度辨识方法。该方法仅用q轴磁链误差信号构建自适应率辨识转速信息。首先通过Matlab仿真证明了该方法的有效性,然后进行了半直驱隐极式永磁同步风力发电机对拖实验,结果证明该方法能较好地辨识电机转速。     

永磁同步电机无位置传感器宽转速范围自抗扰控制研究

为克服永磁同步电机在运行过程中受负载转矩扰动和电机参数变化的影响，提高永磁同步电机在无位置传感器条件下的抗干扰能力，提出了一种宽转速范围自抗扰动控制策略.首先，设计了一种滑模位置观测器，结合电压闭环弱磁扩速，实现了永磁同步电机在无位置传感器条件下的宽转速范围运行.其次，通过合理配置龙贝格观测器极点，在线估算负载转矩变化，在宽转速范围采用电流前馈补偿负载转矩扰动.接着利用内模控制整定电流环PI控制器参数，采用带遗忘因子递推最小二乘算法，设计了一种根据不同工况下切换的多电机参数分步辨识算法，解决了辨识方程数少于待辨参数的“欠秩”问题，进而实现电流控制器跟随电机参数自适应调节.仿真结果表明，所提出的控制策略能够实现无位置传感器宽转速范围对外部负载转矩扰动和电机参数变化的自抗干扰控制.     

基于多参数辨识MRAS的三相PMSM无传感器控制系统研究

针对永磁同步电机在线辨识存在变参数、相互耦合、方程欠秩问题。提出一种基于Popov超稳定性理论的多参数辨识方法,首先确定交直轴电感和转子磁链参数,去辨识定子电阻和电角速度,待定子电阻稳定后,再辨识转子磁链,这样解决了转子磁链在起始时不稳定难以辨识的问题,大大提高了辨识的精度。最后待转子磁链稳定后,去辨识交直轴电感。结果表明,此设计方法提高了系统的快速性,增强了系统跟踪精度。     

永磁同步电机无参数三矢量模型预测电流控制

永磁同步电机多矢量模型预测控制能够有效改善传统单矢量模型预测控制存在的电流脉动大、控制精度有限等不足，但其控制性能更易受电机参数摄动的影响。为提升多矢量预测控制算法在电机参数摄动下的鲁棒性，提出一种永磁同步电机无参数三矢量模型预测电流控制算法。通过构建基于永磁同步电机输入输出信号的超局部预测电流模型，避免了电流预测受电机本体参数的影响，同时设计了扰动观测器对超局部模型中未建模与扰动部分进行估计。此外，引入基于电流误差的矢量占空比直接计算法，抑制电机参数摄动对占空比计算环节的不确定性影响，进一步提高了系统鲁棒性。与传统有参数三矢量模型预测电流控制进行仿真和实验对比，结果显示所提策略能够有效抑制电机参数变化所带来的系统扰动，保证了电机运行时的稳态性能。     

内嵌式永磁同步电机永磁磁链在线辨识研究

针对内嵌式永磁同步电机永磁磁链辨识存在的问题,采用一种基于滑模变结构的永磁磁链参数辨识方法。首先,通过选择磁场同步旋转坐标系下定子电流和电感的乘积作为状态变量,构造内嵌式永磁同步电机永磁磁链辨识的状态方程;然后,利用滑模变结构与该模型相结合的方法,构造滑模观测器,并采用Lyapunov稳定性理论证明该观测器的稳定性和待辨识磁链参数的收敛性;最后,以仿真结果验证了该方法对永磁同步电机永磁磁链辨识的可行性。     

永磁型无轴承电机的设计与控制研究

为了深入研究永磁型无轴承电机的设计方法及控制策略,提出了计及定、转子定位偏心的悬浮力解析模型及该解析模型中悬浮绕组参数的设计方法.该方法基于永磁型无轴承电机悬浮力产生机理和电磁场有限元分析,进行电机设计,得到永磁型无轴承样机的系统参数.在此样机系统基础上,讨论了转矩控制子系统的转子磁场定向矢量控制、悬浮控制子系统的模糊自调整比例 积分 微分（PID）控制策略,并进行了悬浮运行实验,结果表明该设计参数与实际样机参数基本吻合,验证了该设计方法的正确可行性,该控制策略有效地解决了无轴承电机模型复杂、参数时变等实际因素的影响,保证了其运行控制的鲁棒性.     

基于场路耦合时步有限元法的高速无轴承永磁同步电机电磁分析

无轴承永磁同步电机气隙磁场谐波关系复杂,难以实现高速悬浮运行.在分析其悬浮控制机理基础上,研究了静态气隙磁场分布,采用傅里叶变换,比较了不同永磁体磁化方式下的气隙磁密和高次谐波,得出永磁体采用分块结构消除高次谐波的实际效果;基于参数化有限元法,计算了悬浮力随悬浮绕组电流变化关系;对于瞬态磁场,采用场路耦合时步有限元法对转速为12 000 r/min,输出功率为4.3 kW的无轴承永磁同步电机进行瞬态分析,计算了定子绕组空载反电动势波形,并验证了无轴承永磁同步电机悬浮控制机理.结合实验数据,验证了理论分析的正确性和有效性.     

改进型永磁同步电机模型预测转矩控制

针对传统模型预测转矩控制存在的在线计算量大、最优权重系数难以确定等问题,提出一种改进型永磁同步电机模型预测转矩控制方法.通过在d-q旋转坐标系下建立表贴式永磁同步电机模型,由预测转矩控制目标确定模型预测所需的参数预测值,将转矩和磁链进行标幺化处理,并将转矩误差和磁链误差转换成转矩误差率和磁链误差率,再加入磁链约束方程得...     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制

提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制.     

基于高频信号注入法的永磁同步电机无传感器控制

提出了一种基于高频信号注入的永磁同步电机无传感器控制方法．讨论了利用旋转矢量载波高频信号注入、外差法及跟踪观测器检测转子位置的原理．同时给出了内埋式永磁同步电机的实验系统及实验结果．     

灰箱辨识在连续回转电液伺服马达中的应用

为能准确地获得新型连续回转电液伺服马达系统的性能参数,建立了系统的灰箱辨识模型,采用灰箱建模理论进行参数辨识,通过matlab辨识工具箱利用液压系统已知的参数来辨识难以求得的参数.该辨识是一种基于系统物理结构和输入输出测量数据的方法,不但利用了系统的先验物理知识,而且考虑了过程噪声所造成的模型不确定性,能够很好地把握实际系统行为的本质.实验结果证明:该方法对于获得准确液压系统性能参数,建立一个准确模型是非常有效的.     

辅助模型辨识方法(4):基本思想与梯度辨识

辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅助模型多新息梯度辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法,以及派生的变递推间隔辅助模型梯度辨识方法、等递推间隔辅助模型梯度辨识方法和等递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法.     

基于逆传系统法的最大相位系统的动态载荷识别研究

在目前的载荷识别研究中,有关时域内载荷识别在其逆传系统的载荷识别研究一般只停留在最小相位系统上.本文在时间序列模型的逆传系统动态载荷理论基础上,提出了最大相位系统动态载荷识别新方法,克服了传统识别方法对边界条件的限制,并利用计算机仿真验证了该方法对最大相位系统的载荷识别的有效性.     

手形和掌纹决策层融合方法研究

手形识别和掌纹识别是两种不同的生物特征识别技术,根据二者的特点,将它们相结合研究手形和掌纹融合算法。分别介绍了基于几何特征的手形特征提取方法和基于模糊方向能量的掌纹特征提取方法,针对两种生物特征的特点,重点研究了二者在决策层融合的方法,构建基于并联融合和串联融合的双模态识别系统。通过对每种算法的实验测试,表明融合后的系统性能要优于单一的手形识别和掌纹识别方法的性能。     

结构损伤识别神经网络方法研究

阐述了利用神经网络建立结构损伤辨识系统的过程,并针对结构损伤识别中训练样本多、难以取舍的情况,采用了一种基于正交设计思想的样本选取方法,来构造网络训练所需的“最小”样本集。通过对缺陷板结构损伤识别的实例分析,说明了基于人工神经网络的损伤辨识系统的正确性。     

基于倒双谱的机械系统载荷识别方法

提出了一种基于倒双谱的机械系统载荷识别的新方法,首先,确定系统输出序列及系统特性的表示方法,通过系统输出序列的倒双谱及系统特性的微分倒谱,建立系统输出与系统特性的参数联系,然后,通过参数估计辨识得到系统特性,再通过时序分析的方法,由已知的系统特性求得其“逆传系统”特性,并利用此“逆传系统”特性和该系统输出序列来确定系统载荷,该方法解决了在系统特性和系统载荷未知的情况下,能量有限的稳定单输入－单输出因果线性系统的载荷识别问题,最后,以随机载荷作用下的单输入－单输出系统为例,采用最小平方算法,通过系统输出序列的高阶累积量直接估计系统特性的微分倒谱参数,辨识得到系统特性,再利用“逆传系统法”进行载荷识别,仿真验证了该理论方法的有效性。     

结构损伤神经网络辨识系统的实现

阐述了利用神经网络建立结构损伤 辨识系统的过程，并对系统建立过程中训练样本的选取和预处理问题进行了说明。通过对缺陷板结构损伤辨识的实例分析，说明了基于人工神经网络的损伤辨识系统的正确性。     

基于模糊关系的非线性系统辨识研究

分析了传统的利用神经网络进行非线性辨识的方法在系统有噪声数据时鲁棒性差且系统辨识结构不准确的问题，提出了一种基于模糊关系的系统辨识与建模方法。该方法将模糊控制与神经网络有机结合，在优化系统辨识结构的同时有效降低了噪声数据对系统的干扰。     

基于计算机视觉步态识别系统的方法研究

对目前步态识别系统的研究方法进行了分析、归类与总结,并在原有的研究方法基础上提出了三维系统建模与跟踪新方法.计算机视觉技术为步态识别系统提供了强有力的分析工具.     

基于改进T-S模型的热工过程模糊辨识算法

提出了一种实用的基于T-S模型的热工系统模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间进行划分,在此基础上利用递推最小二乘辨识算法建立一个热工过程的T-S模型。文中给出了熟知的Box-Jenkins数据的辨识结果,并将该方法应用于辨识单元机组的协调控制系统。